Hugo G. Hidalgo León1,21-Escuela de Física, 2-Centro de Investigaciones Geofísicas, Universidad de Costa Rica,

“SEGUNDO FORO INSTITUCIONAL”.Universidad de Costa Rica

Noviembre, 2018CIGEFI

Agradecimientos

• HH es financiado parcialmente por los proyectos 805-B7-286 (UCREA), B7-507 y B6-143 ( Vicerrectoría de Investigación-UCR, CONICIT and MICITT), B4-227, B0-065, B4-227, B0-810, B8-766 (Redes Temáticas) y A4-906 (CIGEFI-UCR, PESCTMA).

• HH agradece al apoyo de la Escuela de Física de la UCR.

CIGEFIhttp://cigefi.ucr.ac.cr/ucrea-picsc/

Corredor Seco Centroamericano (generalidades)

• Aunque América Central está localizada en zonas tropicales donde el estrés hídrico es relativamente bajo en gran parte de su territorio, hay ciertas partes en donde las sequías son frecuentes. En especial la aridez climatológica en la zona denominada como Corredor Seco Centroamericano es producto de la alta frecuencia de sequías en la subregión.

http://qcostarica.com/prediction-in-august-la-nina-will-end-drought-in-guanacaste/

Algunas delimitaciones del Corredor Seco Centroamericano

Pacific

Ocean

Caribbean

Sea

90 W 85 W 80 W

8 N

10 N

12 N

14 N

16 N

18 N

Pacific

Ocean

Caribbean

Sea

90 W 85 W 80 W

8 N

10 N

12 N

14 N

16 N

18 N

Pacific

Ocean

Caribbean

Sea

90 W 85 W 80 W

8 N

10 N

12 N

14 N

16 N

18 N

Atlas Centroamericano* (2011) FAO (2012) Ramírez (2007)

Datos geoespaciales: Paula Marcela Pérez Briceño* Atlas Centroamericano para la GesFón del Territorio (2011)

Quesada-Hernández, L.E., O.D. Calvo-Solano, H.G. Hidalgo, P.M. Pérez-Briceño, E.J. Alfaro. 2018. Dynamical delimitation of the Central America Dry Corridor (CADC) using drought indices and aridity values. Submitted to Progress in Physical Geography.

Percentage of meteorological stations from 1970-1999 that showed any of the conditions in Table 1 for (A) the CADC dry-core stations (see definition in the text) and (B) stations not in the dry-core of Central America according to the aridity index elaborated by Ponce et al. (2000).

Overlapping of the seven drought indices and their percentage of recurrence.

Frecuencia de impactos de sequías en Costa Rica(Pérez-Briceño et al., en preparación)

Visual: Paula Marcela Pérez Briceño

Mapa de Langostas

Díaz y Alfaro, 2018

Tendencias en promedios/totales anuales (1970-1999)Hidalgo et al. (en preparación)

PRECIPITACIÓN TEMPERATURA PALMER HYD. DROUGHT INDEX

El Niño-Oscilación del Sur (ENOS)

El Chorro de Bajo Nivel del Caribe (CLLJ)Amador (1998 Tópicos Met. y Ocean.; 2008 Ann. N.Y. Acad. Sci.)

Amador (2008; Ann. N.Y. Acad. Sci.)

JULIO FEBRERO

Relación entre El Chorro de Bajo Nivel del Caribe (CLLJ), ENOS y precipitación en el Corredor Seco Centroamericano

Hidalgo et al. (sometido a Climate Dynamics)

−14 −12 −10 −8200

400

600

800

1000

1972

1973

19751982

1987

1988

1991

1997 19981999

JJA CLLJ (m/s)

JJA

PREC

IP (m

m)

JJA CLLJ vs JJA PRECIP, (r=0.74)

EL NIÑOLA NIÑANEUTRAL

SPI DRY CORRIDOR CENTRAL AMERICA

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010Year

10

20

30

Accu

m. p

erio

d (m

onth

s)

-1.5-1-0.500.511.5

Índice Normalizado de Precipitación (SPI) de 1970 a 2010Hidalgo et al. (sometido Climate Dynamics).

Figure 6. Standardized precipita2on Index (SPI) for 14 sta2ons part of the core Central America Dry Corridor for 1 to 36 month 2me-scales. Data from 1970-2010.

Series de tiempo de algunos índices climáticosHidalgo et al. (sometido a Climate Dynamics).

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010−2

0

2

PREC

IP.

b) DESEASONALIZED STANDARDIZED PRECIP. DRY CORRIDOR

Time (year)

Perio

d (y

ears

)

b) PRECIP. Wavelet Power Spectrum

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

0.250.5

1248

160 0.5

Power

Global Wave. Spect.

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010−4−2

024

PDSI

a) PDSI DRY CORRIDOR

Time (year)

Perio

d (y

ears

)

a) PDSI Wavelet Power Spectrum

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

0.250.5

1248

160 200

Power

Global Wave. Spect.

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010−5

0

5

CLL

J [m

/s]

c) DESEASONALIZED CARIBBEAN LOW LEVEL JET INDEX

Time (year)

Per

iod

(yea

rs)

c) CLLJ Wavelet Power Spectrum

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

0.250.5

1248

160 5 10

Power ([m/s]2)

Global Wave. Spect.

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010−2

0

2

SP

I

d) 36−MONTHS SPI, DRY CORRIDOR

Time (year)

Per

iod

(yea

rs)

d) SPI Wavelet Power Spectrum

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

0.250.5

1248

160 50

Power

Global Wave. Spect.

Versiones filtradas (low-pass) de las series de tiempoHidalgo et al. (en preparación).

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

−2

−1

0

1

2

Inde

xLOW FREQ TIME−SERIES AFFECTING DRY CORRIDOR

PDSIPREC (lagPDSI=−6 mo., rPDSI=0.46*)CLLJ (lagPREC=−10 mo., rPREC=0.74***)SPI36 (lagPREC=−5 mo., rPREC=0.94***)Z700 (lagCLLJ=−2 mo., rCLLJ=0.59**)NIÑO3.4 (lagZ700=−4 mo., rZ700=0.72***)

Figure 11. Standardized low-pass filtered data of time-series used in this study. The strongest correlations and their lags are included. Significant correlations are depicted with * (90% confidence), ** (95% confidence) and *** (99% confidence). Significance was established using Monte Carlo simulations of 10,000 realizations.

Impactos de la sequía en América Central

Consulta bases de datos•EMDAT y DesInventar

Se sistematizó la información•Nivel de municipio o cantón

Identificación de los impactos

Visualización de la distribución espacial

Métodos

Costa Rica

• Nicoya, Santa Cruz, Liberia,

Nandayure, Abangares,

Bagaces, Carillo, Cañas,

Hojancha, La Cruz.

• 100% ha reportado sequía de

1950 al 2016.

Detalle de los impactosGuatemala Honduras El Salvador

Nicaragua

Daños al sector agropecuario

Enfermedades

Daños varios

Daños a caminos

Problemas con acceso al agua potable

Afectación del servicio eléctrico

Daños a vivienda

Simbología

• PanamáCosta Rica

Alfaro y Pérez-Briceño (2014)

Áreas “calientes” (hotspots) para localización de ciclones en el Caribe que producen eventos extremos en América Central

Anomalías de presión en hotspots Anomalías de viento en hotspots

Hidalgo et al. (en preparación)

El objetivo general de esta investigación es elaborarescenarios de cambio climático de alta resoluciónespacial para América Central, mediante la reducciónde escala dinámica, usando modelos numéricos.1) Determinar la configuración óptima de los

modelos numéricos de área limitada que seutilizarán para el proceso de reducción de escala.

2) Generar climatologías de alta resolución espacial(50 y 25 km) para América Central, mediante lareducción de escala de las salidas del reanálsisERA-Interim (datos históricos).

3) Realizar la reducción de escala dinámica paraAmérica Central, siguiendo los lineamientosestablecidos en el programa CORDEX y utilizandocondiciones iniciales y de frontera provenientesde simulaciones y proyecciones generadas pormodelos globales del Quinto Informe sobreCambio Climático del IPCC y para el período2031-2040.

Reducción de Escala Dinámica de Simulaciones Históricas y Proyecciones de Cambio Climático para América Central

Figura 1. Área de estudio,de acuerdo con laconfiguración del dominiopara América Centralpropuesta por elprograma CORDEX.Fuente: h@p://wcrp-cordex.ipsl.jussieu.fr/.

“Observaciones”

Simulacionesnuméricas

Figura 2. Viento promedio en 925 hPa simulado por el modelo numéricoRegCM4.4 para febrero, durante el período 2006-2011.

Alfaro et al. (2016)

Participación en Foros Climáticos del Sistema de la Integración Centroamericana (SICA)